C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 10 从稀疏数据结构到量化数据类型
从稀疏数据结构到量化数据类型 by 彭于斌( @archibate ) 往期录播: https://www.bilibili.com/video/BV1fa411r7zp 课程 PPT 和代码: https://github.com/parallel101/course 本课涵盖:稀疏矩阵、 unordered_map 、空间稀 疏网格、位运算、浮点的二进制格式、内存带宽优 化 面向人群:图形学、 形怪状也不会浪费内存。 这些被写入的部分被称为激活元素 (active element) ,反之则是未激活 (inactive) 。 这就是稀疏的好处,按需分配,自动扩容。 分块则是利用了我们存储的数据常常有着空间局域性的特点,减轻哈希表的压 力,同时在每个块内部也可以快乐地 SIMD 矢量化, CPU 自动预取之类的。 第 2 章:位运算 稀疏的好处:坐标可以是负数 这样即使坐标为负数,或 是负数,则得到的模也是负数。 Python 的 % 就没问题 • 7 % 4 = 3 • -7 % 4 = 1 • Python 的模运算 a % b 的值始终是 [0, b) 区间内的正数,非常方便。 对稀疏数据结构造成的问题 • 如果这里的 x 是负数,则 x % B 也是负数,会造成对 m_block 的越界访问。 • 因此 % 会返回负数对 CFD 用户来说是个很大的坑点,很多人想当然地用 % 做循环边界,0 码力 | 102 页 | 9.50 MB | 1 年前3新一代分布式高性能图数据库的构建 - 沈游人
新一代分布式高性能图数据库的构建 北京海致星图科技有限公司 2023-06-18 沈游人 数据库与大数据专场 海致简介—企业级知识图谱开创者 专业顶尖技术团队支撑 超 700 人团队,其中 80% 为技术人员,创始团队在完成全球第一个中文知 识图谱网站研发后,探索知识图谱技术在企业领域的应用。 2021 年,海致院 士专家工作站成立,站内清华大学计算机博士生占比达 90% 以上。 企业级数据解决方案专家 为建行、工行、交行、招行、上交所、深交所、中国人寿等 70+ 银行证券保险 企业、公安部、上海市公安局、武汉市公安局等 100+ 公安机构,国家电网、 国信通产业集团等电力能源行业提供数据智能产品解决方案及长期服务。 海致专注为政府、金融、能源等客户提供大数据处理、分析、挖掘服务,在互 联网技术基础上,打造专业、易用的企业级大数据实战应用产品及解决方案。 北京中关村总部 北京中关村总部 武汉运维中心 深圳研发中心 上海应用中心 专注于数据智能技术赋能中国数字经济发展 海致高性能图计算院士专家工作站 郑纬民 - 海致科技首席科学家 中国工程院院士、清华大学计算机科学与技术系教 授、中国计算机学会前理事长,中国计算机系统结构 的学科带头人,我国高性能计算和存储系统等方面的 泰斗和先行者。 2021 年 3 月 25 日,海致科技与清华大学计算机科学与技术系共同建设高性能图计算院士专家工作站0 码力 | 38 页 | 24.68 MB | 1 年前3基于 Rust Arrow Flight 的物联网和时序数据传输及转换工具 霍琳贺
的物联网和时序数据传输及 转换工具 霍琳贺 涛思数据 Rust China Conf 2023 CONTENTS 自 我 介 绍 T D e n g i n e t a o s X R u s t 使 用 TDengine Rust • OOXML - Excel 解析库 • xlsx2csv - Excel 转 CSV 工具 • Unqlite - 单文件非关系型数据库 • 连接器 • 数据可视化 • 数据库运维工具 • 第三方数据源接入 • BI 系统接入 https://taosdata.com/ https://github.com/zitsen CONTENTS 自 我 介 绍 T D e n g i n e t a o s X R u s t 使 用 TDengine: 时序数据库 TDengine 是一款开源、云原生的时序数据库( Time ),专为物联网、工业互联网、金融、 IT 运维监控等场景设计并优化,具有极强的弹性伸缩能力。同时它还带有内建的缓存、流式计算、数据订阅等 系统功能,能大幅减少系统设计的复杂度,降低研发和运营成本,是一个极简的时序数据处理平台。 采用关系型数据库模型 需要建库、建表, 为提升写入和查询效率,要求一个数据采集点一张表 为实现多表聚合,引入超级表概念 子表通过超级表创建,带有标签,通过标签实现多表0 码力 | 29 页 | 2.26 MB | 1 年前3谈谈MYSQL那点事
互联网常用数据库市场占有率 互联网通用架构体制 谈谈 MySQL 数据库那些事 MySQL MySQL 基本介绍 基本介绍 MySQL MySQL 优化方式 优化方式 MySQL MySQL 技巧分享 技巧分享 Q Q & & AA MyISAM MyISAM 特点 特点 MyISAM vs MyISAM vs InnoDB InnoDB • 数据存储方式简单,使用 数据存储方式简单,使用 数据存储方式简单,使用 B+ Tree B+ Tree 进行索引 进行索引 • 使用三个文件定义一个表: 使用三个文件定义一个表: .MYI .MYD .frm .MYI .MYD .frm • 少碎片、支持大文件、能够进行索引压缩 少碎片、支持大文件、能够进行索引压缩 • 二进制层次的文件可以移植 二进制层次的文件可以移植 (Linux (Linux 不支持一些数据库特性,比如 事务、外键约束等 不支持一些数据库特性,比如 事务、外键约束等 • Table level lock Table level lock ,性能稍差,更适合读取多的操作 ,性能稍差,更适合读取多的操作 InnoDB InnoDB 特点 特点 •使用 使用 Table Space Table Space 的方式来进行数据存储 的方式来进行数据存储 (ibdata10 码力 | 38 页 | 2.04 MB | 1 年前3Zadig 产品使用手册
研发数字化转型方案正成为产业数字化战略的核心环节 Zadig 设计思路:通过「平台工程」解决流程挑战,通过「技术升级」提升组织效能 01 04 02 03 工程化协同:“人、技术、流 程、工具” 四维协同基线,沉 淀全流程数据,从感知到赋 能,服务于工程师 释放云基建能力:链接任何云 及自建资源(容器、主机、车 机、端等),释放云原生价值 和企业创新力 生态开放:广泛开放系统 模块和 OpenAPI ,链接 程度高、测试有效性提升、质量 有保障、横向赋能、技能提升 随时调用工程基线提供的能力、 产品视角开发交付、团队高效协 同、稳定迭代 产研数字化过程数据透明、关键 指标易抽取、有能力合理调动资 源、随时决策响应客户需求 碎片化 研 发模 式 产研全流程拉通需求到上线所需的代码、服务、配置和数据的一致性交付 Jira 飞书 项管 其他 自测 环境 Argo K8s JFrog YAML 产品 开 发 Demo 演示 ? • 准备环境 • 准备工作流 运维(管理员) • IDE 热部署 • 更新镜像 • 更新配置 • 更新数据 • 日常调试 开发工程师 • 日常测试验证 • 自动化测试 测试工程师 • 升级预发环境 • 升级生产环境 • 变更数据库 发布工程师 核心场景介绍:不同角色工程师基于统一协作平面,操作使用自动化工作流和云原生环境 面向角色 功能描述 工作流名称样例0 码力 | 52 页 | 22.95 MB | 1 年前3C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 01 学 C++ 从 CMake 学起
被忽视的访存优化:内存带宽与 cpu 缓存机制 8.GPU 专题: wrap 调度,共享内存, barrier 9.并行算法实战: reduce , scan ,矩阵乘法等 10.存储大规模三维数据的关键:稀疏数据结构 11.物理仿真实战:邻居搜索表实现 pbf 流体求解 12.C++ 在 ZENO 中的工程实践:从 primitive 说起 13.结业典礼:总结所学知识与优秀作业点评 I 硬件要求: hello.h 一次了嘛 ~ • 后来,这个编译前替换的步骤逐渐变成编译器的了一部分,称为预处理阶段, #define 定 义的宏也是这个阶段处理的。 • 此外,在实现的文件 hello.cpp 中导入声明的文件 hello.h 是个好习惯,可以保证当 hello.cpp 被修改时,比如改成 hello(int) ,编译器能够发现 hello.h 声明的 hello() 和定 义的 hello(int) 这种形式表示不要在当前目录下搜索,只在系统目 录里搜索,” hello.h” 这种形式则优先搜索当前目录下有没有这个文件,找不到再搜索系统 目录。 • 此外,在实现的文件 hello.cpp 中也导入声明的文件 hello.h 是个好习惯: 1. 可以保证当 hello.cpp 被修改时,比如改成 hello(int) ,编译器能够发现 hello.h 声明的 hello() 和定义的 hello(int)0 码力 | 32 页 | 11.40 MB | 1 年前3Go读书会第二期
无类型常量与 iota 的应用 • 定义零值可用的类型 • 通过复合字面值的初始化 • 切片、字符串、 map 的原理、惯 用法与坑 每个 gopher 编写 Go 代码都会用到的 • Go 包导入相关 • 代码块与作用域 • 控制语句的惯用法与坑 Part4 – 语法基础:函数与方法 践行哲学,遵循惯例,认清本质,理解原理 • Init 函数 • 成为“一等公民” • defer 错误处理:保守与创新 Part8 – 编程实践:测试、调试与性能剖析 践行哲学,遵循惯例,认清本质,理解原理 • Go 测试惯例与组织形式 • 模糊测试 (fuzzing test) • 性能基准测试、度量数据与 pprof 剖析 • 调试实践 聚焦编码之外的 Go 工具链使用实践 Part9 – 标准库、反射与 cgo 践行哲学,遵循惯例,认清本质,理解原理 • 高频使用的标准库包 ( net 使用的开销 • Unsafe 包的安全使用法则 “ 自带电池”,开箱即用 Part10 – 工程实践 践行哲学,遵循惯例,认清本质,理解原理 • Go module • 自定义 go 包导入路径 • Go 命令使用(包括代码生成) • 常见的“坑” 构建、部署、代码生成、 Go“ 坑”大检阅 示例代码与勘误 践行哲学,遵循惯例,认清本质,理解原理 • https://github0 码力 | 26 页 | 4.55 MB | 1 年前3C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 15 C++ 系列课:字符与字符串
string(“hello”, 3) 会得到 “ hel” • ↑ len 为 3 , ptr 指向 ’ h’ ,只保留前三个字符 • string(“hello”, 12) 会得到 “ hello\0[ 数据删除 ]” • ↑ len 为 12 , ptr 指向 ’ h’ ,超出了 6 个字符,内存读越界(出错) • string(“hello\0world!”, 12) 会得到 “ hello\0world 里没有,所以这个是真正必要的语言本身的改动。 • 而 java 就是在语言层面,直接在 jvm 里引入了引用计数,宣称“一切皆对象”,虽然方便了 富连网业务中常见的面向对象编程范式,但也妨碍了 java 进军数据处理,高性能计算等领域 。 java 第八帝国 cpp 第十一共和国 chrono 和 complex 也定义了一些 literials std::literials 内部定义一览 std: 和 hex 选项。 • 但是他的输出会保存到一个字符串里。 • 调用成员函数 .str() 就能取出这个字符串了。 • 之后这个字符串就可以用作其他用途,比如 printf 打印,或者用于查询数据库,都没问题。 • 这里比较无聊,最后还是直接输出到了 cout 。 stringstream 也可以取代 stoi • 刚刚展示了 stringstream 模仿 cout 的方法。 • stringstream0 码力 | 162 页 | 40.20 MB | 1 年前3C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 16 现代 CMake 模块化项目管理指南
时,同时添加同名的源文件和头文 件。 • 头文件中的声明和源文件中的实现一一对应。 九、一个模块依赖其他模块,则应导入他的头文件 • 如果新模块( Carer )中用到了其他模块( Animal )的类或函数,则需要 在新模块( Carer )的头文件和源文件中都导入其他模块( Animal )的头 文件。 • 注意不论是项目自己的头文件还是外部的系统的头文件,请全部统一采用 < 项目名 十、依赖其他模块但不解引用,则可以只前向声明不导入头文件 • 如果模块 Carer 的头文件 Carer.h 虽然引用了其他模块中的 Animal 类,但 是他里面并没有解引用 Animal ,只有源文件 Carer.cpp 解引用了 Animal 。 • 那么这个头文件是不需要导入 Animal.h 的,只需要一个前置声明 struct Animal ,只有实际调用了 Animal 成员函数的源文件需要导入 Animal (或抄别人开源项目里的)个 Find 文件,用起来很不方便。但是 vcpkg 会为所有第三方 库,即使是懒惰的 Jemalloc ,都配备一个 Config 文件方便你 find_package 导入。所以 用 vcpkg 时,尽量用 find_package(XXX CONFIG REQUIRED) 避免被 CMake 自带的 Find 文件误导找到别的地方(而非 vcpkg 安装的那个)的库。0 码力 | 56 页 | 6.87 MB | 1 年前3C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 07 深入浅出访存优化
并行能减轻计算瓶颈,但不减轻内存瓶颈,故后者是优化的重点 。 浮点加法的计算量 • 冷知识:并行地给浮点数组每个元素做一次加法反而更慢。 • 因为一次浮点加法的计算量和访存的超高延迟相比实在太少了。 • 计算太简单,数据量又大,并行只带来了多线程调度的额外开销 。 • 小彭老师经验公式: 1 次浮点读写 ≈ 8 次浮点加法 • 如果矢量化成功( SSE ): 1 次浮点读写 ≈ 32 次浮点加法 • 如果 CPU CPU 计算能力越强,相 对之下来不及从内存读写数据,从而越容 易 mem-bound 。 1 2 4 6 8 10 0 50 100 150 200 250 300 350 funcA funcB funcC 内存信息查看工具: dmidecode • 可以看到小彭老师电脑上插了 2 块内存,频率都是 2667 MHz ,数据的宽度是 64 位( 8 字节)。 • 理论极限带宽 a ,实际搬运 了 2048 MB 的数据。 • 花费了 0.0656 秒。 • 因此带宽是 31198 MB/s 。 • 和理论带宽 42672 MB/s 相差不多,符合我的预期 。 第 2 章:缓存与局域性 针对不同数据量大小的带宽测试 • 我们试试看 a 不同的大小,对带宽有什么影响。 针对不同数据量大小的带宽测试(续) • 可见数据量较小时,实际带宽甚至超过了 理论带宽极限0 码力 | 147 页 | 18.88 MB | 1 年前3
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